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【機械学習実践】LightGBMで回帰してみる【Python】
LightGBMとは？概要LightGBMとは決定木アルゴリズムを基に作られたアルゴリズムの一つです。 2016年に公開された機械学習の手法であり、スポンサーはなんと米マイクロソフト社です。 わずか数年前に公開されたアルゴリズムでありながら、データサイエンス界では非常に人気のある手法となっています。 競技プログラミングサイト「Kaggle」では、全世界の猛者が機械学習を用いた予測でランキングを競っております。 筆者も積極的に参加し、参加者とディスカッションをしておりますが、アルゴリズムの主流は「LightGBM or ニューラルネットワーク」となっています。 LightGBMは「世界トップレベルのデータサイエンティストが使う主砲」と言えるでしょう。 LightGBMの仕組みLightGBMの仕組みを大雑把に説明します。（記事で説明し切るのは至難の業） LightGBMの原理は非常に難解です
Kaggleの「Courses」を受講してみた #Granvalley｜AIグループ@グランバレイ
1.はじめに グランバレイ社員兼Kaggler(1シルバー)のKING@GVと申します。 私はAIに携わって半年ほどの、新米AIエンジニアです。 少しでも早くAIの知識をつけるために、Kaggleなどの機械学習コンペティションサイトを利用して勉強しています。 今回はそこで見つけたKaggleの「Courses」というものを紹介したいと思います。 Kaggleについては以前ご紹介させていただいているので、そちらの記事を参照してください。 2.Kaggleの参加プロセスについて突然ですが、以下のようなプロセスでKaggleに参加している人はいませんでしょうか? このように機械学習の勉強をするためにKaggleをはじめたはずが、 コンペティションという性質上ランキングやメダル獲得を意識してしまい、精度を向上させることに目的がシフトしていってしまっているという方もいらっしゃると思います。 実際、私
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